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塑造无刺蜜蜂中劳动分裂的机制和适应性
无刺的蜜蜂是热带地区多样化和生态上重要的传粉媒介。劳动分裂允许蜜蜂菌落满足其社会生活的各种需求，但在所有描述的无刺蜜蜂物种中，只有3％的人进行了研究。可用的数据表明，与其他社会蜜蜂相比，劳动分工显示出相似之处和引人注目的差异。工人年龄是许多物种中工人行为的可靠预测指标，而体大小的形态变化或大脑结构的差异对于某些物种的特定工人任务很重要。无刺的蜜蜂提供了确认劳动分工的一般模式的机会，但它们也提供了前景，以发现和研究Eusocial Bees中不同生活方式的新型机制。
设计使用自适应隐形的无人机
为了进一步阐明自旋，山谷和Minivalley自由度之间的相互作用，研究人员在外部磁场下进行了磁转运测量。这些测量结果提供了对自旋和山谷填充序列的见解，表明旋转填充序列可以从“ 2 + 2 + 4 + 4”变为“ 6 + 6”。这种过渡表明，可以利用Minivalley的自由度来电气操纵自由度，这一发现对量子控制和对电子状态的操纵产生了深远的影响。
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
自适应免疫和SLE
全身性红斑狼疮（SLE）是一种无法治愈的自动Mune B细胞疾病，部分是由于核抗原的无效清除和TLR途径的激活。抗体分泌细胞（ASC）的毛囊外（EF）途径被认为在小鼠和人类的致病性抗体中起着重要作用。例如，在小鼠（年龄相关的B细胞）和人（DN2细胞）中鉴定出的CD21 LO CD11C + B细胞的新型种群被认为是自动反应性EF ASC的主要来源。但是，EF ASC的发育动力学和细胞来源仍未开发。为了跟踪B细胞破裂和EF ASC生成的早期事件，建立了一种收养转移系统，其中WT B细胞被转移到富含核抗原的富含核抗原的自动反应性BCR BCR转基因564IGI宿主中。通过引入WT和TLR7缺陷B细胞的竞争种群，我们证明了EF ASC的分化需要TLR7。检查自动反应性B细胞增殖和EF ASC分化的动力学，使用了细胞跟踪标记方法。我们发现，供体B细胞至少需要7个分区才能区分EF ASC，并且TLR7缺乏的B细胞在每个分裂的WT逐渐胜过。相关地，CD21 LO CD23 -B细胞高度增殖，表达CD11C，并且对TLR7缺陷敏感。我们的解释是它们可能是EF ASC的直接发展前代。CD21的损失是通过受体阻滞而反转的，并直接与供体细胞增殖联系起来。这些发现提高了我们目前对EF衍生自动抗体产生细胞背后基本生物电路的理解，并有可能指向未来的治疗发展途径。
自适应迭代反馈提示通过llms
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要，尤其是在人类机器人互动（HRI）方案中，该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型（LLMS）以其出色的自然语言理解能力而闻名，通过处理上下文和语言提示，可以在HRI中提高HRI的计划。但是，它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境，从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说，我们提出了“自适应迭代反馈提示”（AIFP）路径计划框架。在AIFP中，LLM生成了部分轨迹，并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估，AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明，AIFP将基线的成功率提高了33。3％，并生成有效的，适当的复杂路径，使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
基于生态系统的全球沿海地区改编（热带适应）
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COP29成果网络研讨会系列：拉丁美洲的适应和弹性
日期：2025年2月25日时间：08：00 - 9：30 hrs（墨西哥和中美洲）| 9：00 - 10:30 HRS（巴拿马，哥伦比亚，秘鲁，厄瓜多尔）| 10:00 - 11:30 HRS（委内瑞拉玻利维亚）| 11：00 - 12:30 HRS（阿根廷，巴西，智利，巴拉圭，乌拉圭）| 15：00 - 16:30 HRS BONN -CET）虚拟：通过MS Teams I.背景于2024年11月24日在阿塞拜疆巴库举行的《联合国气候变化框架公约》（COP29）的第29届会议（COP29）会议（COP29）会议，标志着推进全球气候行动的一些具有里程碑意义的决策。在《巴黎协定》下的不同过程中有重大更新，包括适应，国家适应计划的全球目标和对适应性相关组成的机构的支持，例如适应委员会和最不发达国家的专家小组，将这些淘汰的兴趣转化为诸如拉丁美洲诸如拉丁美洲之类的区域，这是唯一的漏洞和机会，这是必不可少的。拉丁美洲地区是多样化的发展中经济体的所在地，以及气候影响带来的独特挑战，在推动全球气候行动方面起着至关重要的作用。本网络研讨会将为区域利益相关者提供一个包容性的平台，以解开关键决策的含义，讨论区域优先级，并为气候适应和韧性提供战略实施途径。II。 目标网络研讨会系列的目的是：II。目标网络研讨会系列的目的是：
使用经颅多普勒信号分析和适应性药物泵机制
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